whbj

Programmer,With glasses,slim.

[whbj @SunyangP]

@chaoge_btc @zengying1107 [email protected]

[whbj @SunyangP]

@dachaoren 总结@gork

[Nico投资有道 @tychozzz]

推荐大家都去看看这篇 Markdown 教程。

Markdown 不是程序员的专属，它是 AI 时代下的通用语言，是你和 AI 沟通的桥梁。

把 Markdown 当作 Word 去学，PC 时代下你能学会 Word，AI 时代下没理由学不会 Markdown。

[Lip Sucre👩‍🚒 @Chat24954Lip]

https://t.co/Lf8LKZwbpo

[阿西_出海（2.0版） @imaxichuhai]

https://t.co/YZ2iY3E8Zz

[Tw93 @HiTw93]

A very useful trick for working with web content and LLMs
Prepend any webpage with https://t.co/f4Mv6bJfDC and it returns a clean Markdown version of the page. Perfect for research, AI agents, or feeding documentation directly to models.

[强子手记 @iBigQiang]

推荐下自用了两年多的糖果云（IEPL专线+部分家宽IP） https://t.co/09OrU4y4ud ，使用 7 折优惠劵【ibigqiang】性价比非常高，首次测试月付￥12就能体验到效果，200G一年也就￥200左右（7折优惠首次有效建议直接年付）

重度使用两年下来，这家做主力梯子（机场）节点的IEPL专线+家宽线路组合还是非常靠谱好用，特别是HK线路满足90%网站和应用的需求，需AI和自媒体服务选定一个对应允许地区如JP、TW、SG都不错。

不管白天还是晚上速度稳定基本都能保证，选定一个线路没问题的情况下就可以一端时间固定下来不���经常换， AI、视频、自媒体平台基本都畅通无阻。

强烈推荐下开源的 Karing 和 Clash MI 客户端（Google搜名字就有官网），特别是Karing分流真的是太方便了，默认规则+自定义添加域名/关键词，一次设置扫码即可同步到所有设备端体验相当的丝滑。

下图是糖果云线路的质量检测和线路分布可做参考。

[AdiiX @adiix_official]

Chinese student used AI from Anthropic to turn $1,000 into $1,500,000

He studies at Tsinghua University in Beijing.

His account is k9Q2m

In such a young age he already make a million simply knowing the right formulas and being able to use Claude

Result:

$1,430 → $1,550,750

44,364 trades

Win rate 100%

The biggest win $23,600 on a single bet

k9Q2m profile:

https://t.co/YlkCWCNhJG

How it bots work:

The bot runs 6 formulas hedge funds use simultaneously, every tick.

Most traders guess. This bot calculates.

Formula 1 - LMSR Pricing

Polymarket prices move on a logarithmic curve.

The bot knows the exact price impact before entering.

Market says 31¢ for BTC up in 5 minutes.

The model sees the curve is mispriced.

The bot enters before the correction.

Formula 2 - Kelly Criterion

Renaissance Capital uses it.

Two Sigma uses it.

Now your bot uses it.

Every bet is sized exactly right.

Never too big to blow the account.

Never too small to matter.

$1,000 bankroll. Consistent edge.

Kelly compounds it into something real.

Formula 3 - EV Gap Detection

The bot scans every BTC market looking for one thing:

- Where is the market price wrong by more than 5%?

- Market says 30¢. Real probability is 55¢. EV = +0.52. The bot enters.

Most people never see this gap. The bot never misses it.

Formula 4 - KL-Divergence

BTC 5-minute and 15-minute markets are correlated. When they drift apart - that's an arb.

The bot measures the statistical distance between them every second. When it crosses 0.2, it flags the trade.

This is how hedge funds extracted $100K+ on correlated election markets. The same logic runs here.

Formula 5 - Bayesian Updates

New block confirmed. Volume spike. Price movement.

The bot doesn't ignore signals - it updates.

Prior probability was 54%.

New data comes in.

Posterior jumps to 71%.

The bot re-prices in real time while the market is still asleep.

Formula 6 - Stoikov Execution

Entering at the wrong moment kills the edge.

The bot calculates the reservation price-the exact point where the risk-adjusted entry makes sense.

It doesn't chase. It doesn't panic.

It waits for the right tick, then fills

What this means in practice:

- Every few seconds the bot runs all six formulas in parallel.

- If LMSR confirms mispricing

- EV gap is above 5%

- Kelly says the bet size is justified

- Bayesian posterior agrees

- KL-divergence flags the correlated drift

- Stoikov clears the execution price

Only then does the bot enter.

Six filters. One trade.

This isn't a trading bot.

It's a hedge fund strategy running on a prediction market.

The edge is real.

The math is public.

The difference is most people never build it.

Just insert all these formulas into Claude and create your own bot

Add this post to bookmarks so you don’t lose it

Soon I will publish another bot with working formulas

[半吊子程序猿大铭 @CoderDaMing]

Anthropic 刚发布免费AI课程和证书。

无需付费。

以下是2026年不容错过的最佳课程：

[OneHopeA9 @onehopeA9]

https://t.co/TuB20jUmg2

[kabikabi @jakevin7]

reddit 是投资人的必备网站了，用 CLI + AI agent 直接把效率拉满，还可以做信息驱动分析等等

下面是一些投资常用的分论坛

1. 高风险 & 散户大本营 (Meme/逼空)
• r/WallStreetBets：懂的都懂，GME 奇迹发源地，高风险期权狂热者。
• r/amcstock & r/GME：专属 Meme 股抱团社区。
• r/pennystocks & r/pennystocksDD：专搞 5 刀以下的低价股（毛票）和深度尽调。
• r/RobinHoodPennyStocks：RH 平台专属的低价股机会。

2. 市场资讯 & 严肃讨论
• r/stocks & r/StockMarket：大盘走势、宏观经济和中级投资者聚集地。
• r/StockMarketNews：纯粹的股市突发新闻和实时更新。
• r/CryptoCurrency：虽然是币圈，但经常讨论强相关的区块链美股概念。

3. 价值投资 & 基本面研究
• r/investing & r/SecurityAnalysis：看财报、算估值，画风最理性的板块。
• r/ValueInvesting：巴菲特信徒，专门挖掘被错杀的低估值股票。
• r/UndervaluedStonks：专注被低估潜力股。
• r/dividendinvesting：适合只求稳、吃股息拿被动收入的玩家。

新手友好 & 其他
• r/Stock_Picks & r/StockAnalysis：找选股灵感和深度技术面/基本面分析。
• r/InvestmentClub：模拟投资组合管理的讨论区。

[耳朵 @RookieRicardoR]

最近看过最好的 Claude Code 经验文章，把它当做 Claude Code 入门也不错。

[Geek Lite @QingQ77]

2200元两种方式拿下 MacBookNeo 教程

我认为 MacBook Neo 是冲着下一代去的，让孩子们熟练掌握 ⌘ + C 就是复制，关闭窗口在左边，电脑不用关机，图标和 UI 就应该是圆形，Windows 太丑了。

库克身边有高人，这真是部了个天局啊~

[Tw93 @HiTw93]

https://t.co/RTkJ3NQKeS

[unusual_whales @unusual_whales]

BREAKING: We just gave Claude access to the entire options and stock market and it's not a demo.

It's the Unusual Whales MCP Server. It plugs directly into any AI assistant and gives it live, structured market data on demand.

Build a trading bot. Build a finance dashboard. Build a screener. Build whatever you want.

A thread:

[Ivan Velichko @iximiuz]

Linux Hands-On: Create Your First Network Namespace 🛠️

Docker containers and Kubernetes pods give containerized apps an illusion of running in a dedicated network environment by placing them into Linux network namespaces.

Explore what a netns is 👉 https://t.co/M5CxRvoed2

[逸尘 @gengdaJ]

这两天我的梯子一直各种超时，严重影响到了我的工作。所以被迫学习了一手VPS，给自己搭建了一个。

不用不知道，一用吓一跳——
原来死活用不了的Antigravity能用了，
Gemini、Google ai studio再也不卡了，
所有原来被网络限制的网站全部都能用了！！！

就比原来贵了一倍，效果简直是天差地别，还能白嫖antigravity的claude opus4.6额度，真的爽！

还顺带了解了一下科学上网的基础原理，
我只能说这玩意儿早一点了解早一点受益，
真的学到了很多。
我用的gemini，对话了大概100轮，
手机和电脑都安装上了v2rayN，巨好用！！！

[meng shao @shao__meng]

OpenAI 最新开源项目「Symphony」：自主 Coding Agents 调度服���，监听项目管理工具（Linear 等），为每一个 Issue 自动分配隔离的工作区，启动 Codex 去实现该 Issue，直到任务完成或流转至人工审核。

一句话：工程师管理需求，Symphony 管理 Codex，Codex 写代码！
https://t.co/Dmqal7N3eQ

为什么 OpenAI 要做这个项目？

Symphony 是 OpenAI 内部一项更大实践的外化产物。2025 年下半年，OpenAI 内部一个三人小团队用一个极端约束做实验：整个产品的代码库，零行手写代码。所有代码由 Codex 完成，五个月内生成约一百万行代码，合并了大约 1500 个 PR，相当于每名工程师每天 3.5 个 PR。

这套方法论被提炼为 Harness Engineering：工程师不写代码，而是设计环境、编写约束、构建反馈回路，让 Agents 能可靠地干活。Symphony 就是这条流水线的调度层。

架构核心：六个层次

· Policy Layer：仓库内的 WORKFLOW.md，定���提示词模板和运行时策略
· Configuration Layer：解析 YAML front matter，处理默认值和环境变量
· Coordination Layer：轮询循环、Issue 调度资格判断、并发控制、重试逻辑
· Execution Layer：文件系统工作区生命周期管理 + 启动 Codex 子进程
· Integration Layer：Linear API 适配，归一化 Issue 数据结构
Observability Layer：结构化日志，可选 HTTP dashboard

WORKFLOW.md：系统的灵魂

Symphony 没有把配置放在服务端，而把 WORKFLOW.md 放进代码仓库本身，随代码一起版本控制。

文件分两部分：
· YAML front matter：运行时配置（tracker、并发数、超时、钩子脚本）
· Markdown body：发给 Codex 的提示词模板（Liquid 语法，可注入 Issue 字段）
Symphony 会实时监听这个文件的变更，无需重启即可生效——包括调整轮询间隔、并发限制、提示词内容。

并发与调度的精妙细节

优先级排序（稳定排序）：
1. priority 升序（1 最高优先级，null 排最后）
2. created_at 最旧优先
3. identifier 字典序兜底

多维并发控制：
· 全局上限（max_concurrent_agents，默认 10）
· 按 Issue 状态细粒度限制（例如 Todo 最多 5 个并发，In Progress 最多 3 个）

Stall Detection（停滞检测）：
如果 Agents 超过 5 分钟没有产生任何事件，自动杀掉并重试。

多轮续跑：
单次工作区会话内，Agents 可以连续跑最多 20 轮。每轮结束后检查 Issue 是否仍然活跃，活跃则继续在同一个线程上发续跑指令（不重发原始提示词，避免上下文浪费）。

Symphony 体现了几个值得关注的工程判断

1. 策略归仓库，而非服务
WORKFLOW.md 随代码版本控制，团队对提示词和运行时配置的修改有完整历史记录，不依赖外部配置系统。

2. 调度器只做调度
票务写操作（状态流转、评论、PR 链接）由 Codex 使用自带工具完成，Symphony 不越界。边界清晰，职责单一。

3. 无持久化数据库
调度状态纯内存，重启后靠 Linear API 和本地文件系统重建——这让部署极其简单，代价是需要 Linear 作为"真相来源"。

4. 信任模型透明
SPEC.md 明确说明：这是面向受信环境的设计，不强制要求沙箱或审批机制，但允许实现方自行加固。

5. 可观测性是一等公民
结构化日志、token 计数、速率限制快照、每个 Agent 的运行状态——这些都是内建的，因为在多 Agents 并发场景下，"能不能看清系统在干什么"是最核心的运维需求。

[Vaishnavi @_vmlops]

Untalked Microsoft course teaching AI agents from scratch:

Start Fast – LangChain setup, first LLM call, local/cloud ready
Build Conversations – Memory, streaming, structured outputs
Give AI Superpowers – Function calling, type safety, autonomous agents
Connect Everything – External APIs, multi-server patterns
Make AI Search Docs – Vector embeddings, semantic search, RAG systems

Repo: https://t.co/mphvYhd4aa

[Tommy Xiao @xds2000]

https://t.co/NYJAA6ahSF